基於虛擬樣本的雙層圓柱殼體結構噪聲源識別研究 |
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雙層圓柱殼體結構在工程上有廣泛的用途，研究其聲學性能具有十分重要的意義1．2 J。然而從系統實際工況出發，研究其內部噪聲源識別卻非常少見。殼體內部包括為數眾多的軸承、齒輪、軸系、螺旋槳以及閥門等等，在很多情況下，設備之間的振動信號會互相掩蓋或是抵消_3 J。此外各個設備運作過程及振動噪聲傳播機理也比較復雜，因而要精確得到系統的動態數學方程，利用基於機理建模的方法求解是很困難的。而以神經網絡和決策樹為代表的辨識建模方法具有對系統參數依賴性小，非線性映射能力強等優點。但工程實際中由於測點佈置與數據采集的困難，往往難以采集足夠的噪聲源訓練樣本，從而影響分類器的識別性能。因此可以考慮通過生成虛擬樣本 (VirtuaSample)以改善所面臨的小樣本困境。 |
2015年3月31日星期二
基於虛擬樣本的雙層圓柱殼體結構噪聲源識別研究
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